行业洞察｜银行应当怎样做好“数据资源入表”？

2024-07-08 20:14:15 - 德勤Deloitte

德勤中国金融服务业研究中心近日发布《慎终如始稳进相济进而有为：中国银行业2023年发展回顾及2024年展望》报告，内容涵盖了2023年经济及金融形势回顾、2023年上市银行业绩分析、2023年上市银行业务观察、行业热点话题探讨及2024年宏观经济和银行业发展展望五个章节，逾190页。

报告精华章节将以连载形式刊发，此文为连载第十篇。

数据资源相关会计处理

外部监管背景

2022年12月2日，国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》。紧接着，财政部12月9日发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》。2023年8月21日，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“暂行规定”），该暂行规定于2024年1月1日正式施行，明确了企业数据资源适用的会计准则及列示与披露要求，为企业数据资源核算与披露、数据要素价值的计量与体现提供了参考依据，体现了我国将数据作为生产要素的决心，亦进一步推动了数字经济治理体系建设的进程。

随后，中国资产评估协会、国家数据局、财政部相继发布配套政策予以政策性指导。在暂行规定的实际应用过程中，有如下三大变化与两项不变。

数据资源入表的三大变化

价值导向变化

资产负债表将成为数字化的评价表之一，进而推进企业的数字化进程以及企业内部数据文化建设。

会计披露内容变化

确权与披露环节是关键所在，因此银行业金融机构（以下简称“银行”）需要对于已经拥有的数据资源进行权属与价值认定，需要帮助会计数据使用者理解此部分的披露内容，以提升财务报表披露的价值。

业、数、财管理流程变化

对数据资源进行分类认定，建立数据资源研究与开发里程碑事件机制并提供可靠的数据质量保障，是数据资产化工作的基础；因此，对企业而言，“业务、数据、财务”的管理流程将发生重要变化。

数据资源入表的两项不变

准则基础保持稳定

明确数据资源采用无形资产、存货等会计规则，适用现行企业会计准则，准则本身未发生变化。

不做追溯调整

自2024年1月1日起实施，采用未来适用法，生效日前已经费用化计入损益的数据资源相关支出不再调整。

数据资源相关会计处理的

十大核心问题与解决之道

一、数据资源入表的定位需要凝聚共识

银行应理解数据资源入表将会推动从交付数据到交付价值的思维转变，认识到业务价值提升增值是数据管理的终极目标。描绘企业级价值蓝图，在此视角下银行数据架构将会蕴生出牵引力，指导并规范数据资产各项业务管理活动。在数据资产层面，形成管理、运营和评估相辅相成、相互促进的三维一体体系。此外，银行在前期数据治理中搭建的数据资产目录、数据安全框架、数据质量管理方案将为数据资产化描绘高质量、高效率发展的生命线。

图：数据资产评估、管理、运营三位一体体系

行业洞察｜银行应当怎样做好“数据资源入表”？

二、数据资产入表与数据资产化的关系

过去，银行将数据资源化以挖掘其使用价值，将数据产品化以达成其交换价值；未来，银行应思考如何将数据资产化以实现其经济价值，并将数据资本化以拓展其增值价值。其中涉及到一个闭环与两条曲线，数据将会从第一曲线进入数据资产闭环后进入第二曲线：

第一曲线：提升数据资产管理的规范化，统一数据价值的衡量标准；

数据资产闭环：数据资产入表管理闭环，即识别入表场景，选择合适项目，认定数据权责，估算数据价值，判定是否可披露，并对于数据资产的优劣进行评价以帮助后续场景的优化。闭环管理对于银行识别数据资产的质量提升存在正向作用；

第二曲线：数据资产入表推动数据应用加速变现，监控数据化进程并推动业务战略目标的达成。如银行执行日常业务统计分析与汇总，对于指标类数据进行多维分析，产生经营决策，如普惠贷款余额分析、商业贷款发放明细。亦可基于分析算法和模型产生高阶应用，如基金销售客户名单、反电诈关联挖掘图谱等。

图：数据资产两大曲线与闭环管理

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三、数据资产入表的价值和收益

数据资源入表是银行数据资产化的重要契机，借此契机推动全行对于数据价值的统一认识，监控数智化进程，最终契合银行的战略发展、满足股东价值期望。银行开展数据资产入表也将服务于2023年10月中央金融工作会议提出的“做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”，为银行打造精准营销、产品创新、运营效率提升、风险管控、成本管理提供数据资源的支撑，打通金融生态链。此外，银行可以通过“三三五”原则，即“三类、三链、五确定”指导开展入表工作。

图：“三三五”原则

行业洞察｜银行应当怎样做好“数据资源入表”？

形成“三类”数据资产

从全行视角观察数据，应先区分全行数据资源、存量数据产品以及可以新建的数据产品。以这些资源为基础，由银行内部业务团队、数据团队、财务团队共同识别三类资源：1）满足资产定义且满足资产确认条件的数据资源；2）满足资产定义但不满足资产确认条件的数据资源；3）不满足资产定义的数据资源。

数据资产业务链、资金链和数据链“三链”融合

银行业务链贯穿数据项目各个阶段，包括项目需求及立项阶段、采购开发和外包执行阶段，以及在贯穿其中的全生命周期的会计处理工作。资金链记载该数据资源形成过程中的资金往来与相关支出，数据链表明所产生的数据的各类属性以及系统流转方式，并纳入到数据资产管理系统以执行的统一管理。在“三链”融合的基础上，银行对数据资源拥有更高程度的理解与把握。

五确定：定场景、定权属、定收益、定成本、定依据

对于数据资源入表，需要明确五类事项，即为“五确定”，包括：1）定场景，即确定数据资源的入表场景，获取入表适用依据；2）定权属，即在数据资源厘清过程中确定数据资源的权属，后续对于数据资源入表后则转化为入表资产的权属；3）定收益，即在项目初期对于收益进行初步的判定，并于项目推进过程中，对收益的认定偏差进行调整以实现最后预期达成的偏离测算；4）定成本，对资产开发的成本进行来源确定，分来源进行成本记录，此项工作会成为入表初始计量的基础。5）定依据，入表记账需要有据可依，相关凭证需要被完整、准确地记录和采集。

四、数据资源的识别和认定

“五确定”十分必要，其中，权属确定、收益确定、成本确定是数据资源入表的先决条件。数据资源入表需要符合如下要求：由银行拥有或控制的、符合可辨认标准、经济利益很可能流入、效果可量化且能够准确归集开发阶段与数据资源有关的开发成本。

五、数据权属甄别的方法

在数据权属甄别的过程中，不免涉及银行主体与他行的交互关系，包含如下几种情景：1）一方数据为银行产生的，归银行所有；2）采集录入或者交互产生的二方数据，需要在采集的时候通过同意授权、合约等形式明确权属，获得持有、加工等授权，并区分授权与未授权数据；3）对直接购买的第三方数据在商务合同之前进行合约授权。

银行可结合数据资源溯源、数据资产盘点、数据质量源头治理的工作，分析相关数据的获得途径以及属于哪项合同性权利相关，从而对现有数据资源目录中可资产化数据进行初筛。

六、入表数据资源的成本计量

会计核算对于资产“入表”的一项重要考虑因素是相关经济利益流入银行的可能性。实务中一般会认为，当经济利益流入银行的概率超过50%时，即符合“很可能”的标准，可运用数据资源树状图对于应用场景进行区分，对于数据资源相关利益是否能流入银行进行判断以确定其是否可以入表作为数据资产。

图：数据资源树状图

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